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CT影像学与深度学习理论基础综述目录TOC\o"1-3"\h\u25428CT影像学与深度学习理论基础综述 [57]，也就是批标准化，或可称作批归一化。BatchNormlization方法(后文本文均简称BatchNorm或BN)是按照batch，也就是训练批次对数据进行标准化，具体来说就是对数据进行均值为0，方差为1的标准化。设样本集训练过程中batchsize为,其中某个batch的样本集合为，，则以该样本集合为例，BatchNorm标准化步骤如下：对样本集合求取均值：(2.31)(2)对该样本集合求取方差：(2.32)(3)将该样本集合进行标准化：(2.33)通过以上三步，输入数据即变换为均值为0，方差为1的标准数据，将其送入网络激活函数前或者后，以此减小数据分布的偏向。最后，BN层还分配了两个超参数和用于监督最后的标准化数据：如果BatchNorm操作确实对网络具有增益效果那么直接使用步骤(3)的结果，而如果BatchNorm操作并未对网络起到确实的增益效果，则利用神经网络训练和对数据进行修正，恢复数据原本的分布情况。其具体表达如式(2.3
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